parzen窗伪代码
时间: 2023-08-29 07:02:20 浏览: 81
Parzen窗是一种非参数概率密度估计方法,用于通过给定的训练样本来估计未知样本的概率密度。下面是Parzen窗的伪代码:
1. 初始化数据集D,带有m个样本(d维)。
2. 初始化窗口大小h。
3. 对于未知样本x:
3.1 初始化总概率估计为0。
3.2 对于训练样本i = 1 to m:
3.2.1 计算d维空间中未知样本x与训练样本i的距离dist。
3.2.2 计算窗口函数值phi,使用高斯窗口函数或矩形窗口函数:
phi = (1/sqrt(2 * pi))^(d) * exp(-(dist^2) / (2 * h^2)) --高斯窗口函数
phi = 1/((2 * h)^d) if dist <= h, otherwise phi = 0 --矩形窗口函数
3.2.3 累加训练样本i的权重乘以窗口函数值到总概率估计:
总概率估计 += phi * 权重
3.3 计算未知样本x的概率密度估计:
概率密度估计 = 总概率估计 / (m * V) -- V为d维空间中的体积
4. 返回未知样本x的概率密度估计。
上述的伪代码中,初始化窗口大小h将直接影响概率密度估计的准确性。较小的h将导致较高的估计噪声和模型复杂度,而较大的h将导致较低的估计精度。因此,选择合适的窗口大小非常重要。在实际应用中,可以基于交叉验证等技术来选择最优的窗口大小h。
相关问题
parzen窗matlab
Parzen窗是一种非参数估计方法,用于估计概率密度函数。在Matlab中实现Parzen窗的方法如下:
```matlab
function p = Parzen1(x,h,N)
f = x(1:1000);
f = sort(f);
b = 0;
h1 = h;
for i=1:1000
for j=1:N
b = b + exp(((x(j)-f(i))/h1).^2/(-2))/sqrt(2*pi)/h1;
end
p(i) = b/N;
b = 0;
end
end
```
这个函数用于计算符合某种概率密度分布的数据在Parzen窗内的估计概率。其中,x是输入的数据,h是窗长度,N是数据长度。
parzen窗法matlab
Parzen窗法是一种非参数密度估计方法,可以用于估计概率密度函数。在MATLAB中,可以使用kde函数实现Parzen窗法。
具体使用方法如下:
1. 准备数据:将需要估计概率密度函数的数据存储在一个向量或矩阵中。
2. 调用kde函数:使用kde函数进行概率密度函数的估计。例如,假设数据存储在一个名为data的向量中,可以使用以下代码进行估计:
[f,xi] = kde(data);
其中,f是估计得到的概率密度函数,xi是对应的横坐标。
3. 可视化结果:使用plot函数将估计得到的概率密度函数可视化。例如,可以使用以下代码将结果可视化:
plot(xi,f);